Die Analytics-Plattform SAS Viya wird Cloud-nativ. Die Architektur ermöglicht laut Herstelleraussage datenbasierte Entscheidungen. Künstliche Intelligenz und Machine Learning integrieren sich eng in Geschäftsprozesse.
Funktionserweiterung: SAS, Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz, stellt ein Update der Plattform SAS Viya 4 vor. Es wird Ende 2020 verfügbar sein und ist für den Einsatz in der Cloud optimiert. Die neue Architektur ist auf eine kontinuierliche Bereitstellung und Aktualisierung ohne die üblichen Release-Zyklen ausgelegt. Die Weiterentwicklung von SAS Viya hin zu einer Cloud-nativen Lösung erfolgte im Rahmen des groß angelegten Investitionsprogramms in künstliche Intelligenz in Höhe von insgesamt einer Milliarde US-Dollar.
„SAS Viya 4 markiert sowohl für die SAS Plattform als auch für unsere Kunden einen wichtigen Schritt nach vorne“, erklärt Oliver Schabenberger, COO und CTO bei SAS. „Um die digitale Transformation weiter voranzutreiben, brauchen Unternehmen Agilität, Geschwindigkeit, Automatisierung, Informationen und Kontinuität. Genau das liefert SAS Viya 4: Cloud-native Advanced Analytics und Künstliche Intelligenz für Anwender aller Qualifikationsstufen.“ So soll aus klassischer Analytics ein intelligentes Business in der Cloud werden.
„Eine Cloud-native Architektur ist ein großer Treiber für Unternehmen, ihre Technologien für Daten und Analytics nachhaltig zu verändern“, bestätigt Dan Vesset, Group Vice President, Analytics and Information Management bei IDC. „Dank einer Architektur, die den Einsatz von Containern und Microservices ermöglicht, verarbeitet SAS Viya große Datenmengen und Workloads flexibel und effizient. Unternehmen können Analytics nun auch außerhalb der herkömmlichen Infrastrukturen einsetzen. Das verschafft ihnen die Möglichkeit, Services schnell zu skalieren und wichtige Entscheidungen flexibel zu treffen.“
Künstliche Intelligenz steuert Entscheidungen
SAS Viya 4 vereinfacht laut Unternehmensaussage die Integration von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Entscheidungsprozesse. Dank der Cloud-nativen Architektur und einer Vielzahl von Schnittstellen für Interaktion und Programmierung seien die Anwender nicht mehr an eine spezielle Programmiersprache, an Datensilos oder an bestimmte Qualifikationen gebunden. Die automatische Aufbereitung der Daten und von Machine Learning und die ebenfalls automatische Bereitstellung von Modellen sorgten dafür, dass Unternehmen ihre Data-Science-Ressourcen besser ausnutzen können. Zugleich öffneten sie die Nutzung von Künstlicher Intelligenz auch für Personen ohne explizites Fachwissen in dieser Technologie. Die Einordnung und Erklärung der Ergebnisse erfolge so einfach, dass sämtliche an Entscheidungsprozessen Beteiligten sie im Detail verstehen und mit der nötigen Sicherheit entscheiden könnten.
Dank zahlreicher Programmierschnittstellen erleichtert SAS Viya 4 die Zusammenarbeit von Anwendungsentwicklern und Data-Science-Teams, die nun schnell auf veränderte Unternehmensanforderungen reagieren könnten. Die Schnittstellen ermöglichten den Kunden, Analytics unternehmensweit und mit maximaler Effizienz zu beziehen und zu nutzen. So sollen die Anwender genau die Services aus der Künstlichen Intelligenz einsetzen, die ihnen am meisten nutzen.
SAS Viya 4 verwendet einen Continuous Integration-, Continuous Delivery-Prozess, bei dem die Unternehmen ihre Release-Intervalle selbst wählen. So könnten sie die aktuelleten Funktionen genau dann einführen, wenn es ihnen am besten passt. Eine Alternative sei es, die Updates in Abstimmung mit den Zeitplänen des internen Change Managements abzustimmen. Die Container-Architektur werde über Kubernetes orchestriert und ermögliche eine Übertragung in verschiedene Cloud-Umgebungen wie Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon Web Services oder RedHat OpenShift.
Algorithmen werden zentral verwaltet
Maßgeblich für den Erfolg ist es laut SAS, dass Unternehmen ihre Daten in entscheidungsrelevante Informationen umwandeln. Mit einer vereinfachten Bereitstellung von Modellen unterstützt SAS Viya Unternehmen dabei die kritische „letzten Meile“ auf dem Weg zur Umsetzung von Analytics-Prozessen zu überwinden. Die Leistung sämtlicher Analytics-Modelle wird an zentraler Stelle überwacht und verwaltet. Schließlich habe eine Entscheidung, die auf Basis von Modellen getroffen werde, hat einen großen Einfluss auf das Endergebnis.
Neben der Begründung von Entscheidungen ist auch der ethisch sinnvolle Einsatz Künstlicher Intelligenz eine wichtige Rolle. Vor dem Hintergrund der zunehmenden Verbreitung von Machine Learning zentralisiert SAS Viya 4 das Management sämtlicher Modelle, Datenverläufe und Vorlagen, unabhängig davon, ob diese auf SAS oder Open Source basieren. So erhält der Kunde maximale Transparenz und Kontrolle über alle Aktivitäten rund um seine Algorithmen. Jürgen Frisch
